As 4 principais certificações do Apache Spark em 2024

O Big Data é um campo em rápido crescimento, com ferramentas e tecnologias inovadoras que o tornam ainda mais promissor a cada dia. Uma dessas ferramentas, o Apache Spark, torna o processamento e a consulta de dados mais rápidos e eficientes. 

Espera-se que a demanda pelo Apache Spark cresça em 33% ao ano entre hoje e 2030. Essa demanda crescente leva os profissionais de dados a buscarem certificações Spark e a se destacarem no mercado de trabalho. A certificação não apenas valida suas habilidades em Spark, mas também abre portas para salários mais altos e novas oportunidades de carreira. 

Este artigo guiará você por algumas das melhores certificações Spark para profissionais de dados em todos os níveis. Também forneceremos dicas e recursos que ajudarão você a vencer esses exames de certificação.

O que é o Apache Spark?

Os dados de treinamento do seu modelo são maiores do que a máquina pode suportar? Ou você está executando consultas SQL que levam a noite toda para serem executadas? O Apache Spark é a solução para esses cenários.

O Apache Spark é um mecanismo de computação distribuída de código aberto para o processamento de conjuntos de dados em grande escala. Mas o que significa "computação distribuída" aqui? O Spark executa grandes conjuntos de dados em vários nós de um cluster. Esses nós executam diferentes tarefas de processamento de dados simultaneamente e combinam os resultados. 

Vamos dar uma olhada em alguns dos principais recursos do Apache Spark.

• Velocidade: O Spark oferece execução em alta velocidade, utilizando computação na memória. Isso significa que ele armazena dados na RAM em vez de nos discos durante os estágios de execução, permitindo um acesso mais rápido.
• Bibliotecas incorporadas: MLlib e GraphX são as bibliotecas de machine learning e de processamento de gráficos do Spark. O MLlib contém uma ampla gama de algoritmos de machine learning, incluindo regressão, classificação, agrupamento e outros. O GraphX é uma coleção crescente de algoritmos de gráficos para tarefas de processamento de dados de gráficos. 
• Processamento em tempo real: O streaming do Spark permite que engenheiros e cientistas de dados processem dados em tempo real de várias fontes, como Kafka, Flume, HDFS e outras. Esses dados processados podem ser enviados para bancos de dados, painéis de controle em tempo real, sistemas de arquivos e relatórios.
•  Suporte a vários idiomas: Embora o Spark seja escrito em Scala, ele também é compatível com Python (PySpark) e Java nativamente. Além disso, ele tem o SparkR para programadores de R e o SparkSQL para consultar dados usando a sintaxe SQL.
• Escalabilidade: O Spark foi criado com base no conceito de computação em cluster. Portanto, ele é escalonável horizontalmente à medida que mais nós são adicionados ao cluster para lidar com grandes conjuntos de dados. 

Em comparação com o Hadoopoutra estrutura de big data, o Apache Spark é 100 vezes mais rápido.

No entanto, o Spark é mais rápido que o Hadoop porque usa RAM em vez de ler e gravar dados intermediários em discos. Em geral, o Hadoop é melhor para o processamento em lote, enquanto o Spark pode fazer tanto o processamento em lote quanto o streaming em tempo real.

Benefícios de obter a certificação Spark

Para profissionais que desejam estabelecer ou avançar em suas carreiras no campo de dados, vale a pena considerar a certificação Spark. A certificação comprova sua experiência e dedicação à tecnologia. Aqui estão alguns benefícios de você obter a certificação Spark:

Fonte: Criado por ChatGPT

Validação de habilidades

A obtenção de certificações envolve muito esforço de aprendizado e consistência. Para isso, você precisará estudar com afinco e passar em determinados exames. Esse processo geral garante que você adquira as habilidades Spark teóricas e práticas necessárias. 

Progressão na carreira

É difícil conseguir um emprego nas áreas de machine learning ou ciência de dados, especialmente se você for um novato. Entretanto, a certificação Spark ajudará você a se destacar entre seus colegas. Essas certificações aumentam a credibilidade que você tem perante os empregadores, levando a melhores oportunidades de emprego ou promoções.

Os programas de certificação também oferecem acesso às suas redes profissionais, permitindo que você faça amizade com especialistas do setor e descubra mais oportunidades de trabalho. 

Aumento de salário

Ter uma certificação respeitável dá a você uma vantagem sobre outros candidatos a emprego. Isso dará ao recrutador outro motivo para contratar você com um salário mais alto. 

Além disso, as certificações demonstram seu compromisso com o aprendizado contínuo, facilitando a obtenção de promoções durante as avaliações de desempenho.

Detalhamento das certificações populares do Spark

Embora você possa fazer muitos cursos no Spark, obter certificações de plataformas respeitáveis agrega um valor significativo. Abaixo, mencionamos os programas populares de certificação Spark, os custos associados e sugestões de material de estudo.  

Esses detalhes ajudarão você a escolher o curso certo, adaptado às suas metas de aprendizado e ao seu orçamento.

1. Se você é um desenvolvedor Spark certificado pela Databricks para o Apache Spark, você pode obter o certificado de desenvolvedor Spark.

Isso Databricks concentra-se na aplicação de habilidades de manipulação de dados usando a API DataFrame do Spark. Você pode selecionar, renomear, filtrar, soltar e classificar colunas do DataFrame. 

Além disso, ele enfatiza a combinação, a leitura, a gravação e o particionamento de DataFrames com esquemas e dá a você a capacidade de trabalhar com as funções SQL do Spark. Essa certificação também avalia o conhecimento básico que você tem da arquitetura do Spark. 

Para quem é indicado: Engenheiros de dados que desejam demonstrar suas habilidades em projetar, desenvolver e manter pipelines de dados. A certificação também é popular entre os cientistas de dados que usam o Spark para processamento de dados e criação de modelos de machine learning.  

Duração: Você terá 60 questões de múltipla escolha no exame. Você terá 120 minutos para resolvê-las.

Principais tópicos: Aqui você encontra o peso dos diferentes tópicos do exame.

• Conceitos de arquitetura do Spark - 10/60
• Aplicativos da arquitetura Spark, incluindo a execução adaptativa de consultas - 7/60
• API DataFrame do Spark para tarefas de manipulação de dados, como filtragem, classificação, união de tabelas e muito mais - 43/60

Custo: US$ 200 por tentativa

2. Certificação de desenvolvedor do Cloudera Spark e do Hadoop

A certificação certificação CCA Spark e Hadoop é para profissionais de dados que desejam se especializar em Spark e Hadoop. Embora o Spark seja conhecido por sua velocidade de computação, o Hadoop ainda está em seu lugar para os desenvolvedores que precisam de escalabilidade a um custo menor. 

Essa certificação enfatiza duas habilidades necessárias. A primeira é a capacidade de extrair, carregar e transformar dados no HDFS usando a API do Spark. A segunda é a proficiência no uso do SparkSQL para análise de dados. 

Para quem é indicado: Ideal para profissionais de dados que trabalham ou aspiram a funções que envolvem estruturas Spark e Hadoop.

Principais tópicos:

• API do DataFrame do Spark 
• Leitura e gravação de diferentes formatos de arquivo no HDFS/Hive

Duração: O exame tem duração de 120 minutos e envolve a resolução de 8 a 12 tarefas práticas na plataforma Cloudera. Ela será avaliada imediatamente e, se a pontuação for superior a 70%, você receberá o certificado.

Custo: $295

3. Desenvolvedor Spark certificado pela MapR

MapR A certificação Spark solidifica o conhecimento conceitual e as capacidades de programação do Spark que você possui.

Embora o exame contenha questões objetivas, haverá muitos trechos de código fornecidos em Scala, e você terá de escolher a opção correta. Isso testará o que você sabe sobre programação Spark.

Observação: Essa certificação exige estritamente a programação em Scala, não em Python.

Para quem é indicado: Este programa é ideal para profissionais de dados que trabalham ou aspiram a funções que envolvem as estruturas Spark e Hadoop.

Principais tópicos: 

• Criação e uso de RDDs (Resilient Distributed Datasets, conjuntos de dados distribuídos resilientes)
• Criando e executando aplicativos simples do Spark 
• Emparelhar RDDs
• Operações de DataFrame
• Compreender o modelo de execução do Spark e as configurações para otimização
• Spark Streaming
• Conceitos de machine learning no Spark  

Duração: 120 minutes

Custo: $250

4. Certificação Spark para desenvolvedor certificado HDP (HDPCD)

A Hortonworks foi uma empresa de dados que desenvolveu plataformas de código aberto em torno do Apache Hadoop para armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Em 2019, a Hortonworks se fundiu com a Cloudera. 

Seu produto, HDP (Hortonworks Data Platform), foi projetado para processar big data em um ambiente de computação distribuída. Se você decidir obter essa certificação, familiarize-se com o ambiente HDP, pois o exame será realizado nessa plataforma. 

Essa certificação da Hortonworks testa sua proficiência em Spark Scala Application, RDD, Broadcast Variables, Accumulators, RDD transformations, RDD Actions, DataFrames, SparkSQL e muito mais.

Para quem é indicado: Essa certificação ajuda todos os analistas, desenvolvedores do Spark, engenheiros de dados e cientistas de dados em vários setores.

Principais tópicos:

• Sessões do Spark e RDDs
• Variáveis de transmissão e acumuladores
• Configurar as propriedades do Spark
• Crie aplicativos simples do Spark em Python ou Scala
• Criar aplicativos SparkSQL 
• Ler e escrever tabelas do Hive usando o SparkSQL 

Duração: 120 min

Custo: $250

Comparação das certificações Spark

Reunimos todas as informações essenciais sobre as certificações Spark na tabela abaixo, para ajudá-lo a escolher a mais adequada para você: 

Preparando você para os exames de certificação Spark

Agora você sabe quais exames deve fazer para se tornar um desenvolvedor Spark certificado. Para se preparar para esses exames, você precisa aprender os principais conceitos do Spark, tópicos do SparkSQL e programação prática com dados de amostra. 

Muitos cursos on-line, livros e tutoriais podem ajudar você a se preparar para a certificação Spark. Aqui estão alguns recursos populares que você pode usar para estudar o Spark.

Cursos on-line

A DataCamp oferece uma série de cursos sobre o Spark. Abaixo estão algumas recomendações de cursos de várias plataformas.

• Big Data com PySpark curso
• Introdução ao Spark SQL em Python curso
• Introdução ao Spark com sparklyr em R curso
• Introdução ao PySpark curso
• Documentação oficial do Apache Spark
• Folha de dicas sobre o Spark
• Tutorial de machine learning no Spark

Dicas para uma preparação eficaz

Incluir as dicas a seguir durante a preparação aumenta as chances de você passar no exame ou até mesmo obter uma pontuação mais alta. 

Conhecer o formato do exame

Antes de você começar a se preparar, pesquise o formato do exame, o peso dos diferentes tópicos e a distribuição das notas. Conhecer o esboço completo da prova dá a você um objetivo claro do que estudar. 

Encontre respostas para perguntas como os diferentes formatos de perguntas feitas, a duração do exame, a pontuação para aprovação e outros critérios.

Faça um plano de estudo

Um plano de estudo eficaz ajuda você a atingir suas metas de aprendizado até a hora do exame. A primeira coisa que você deve fazer é bloquear seus compromissos de trabalho e atividades pessoais em seu calendário. Isso lhe dará uma estimativa de quanto tempo você tem para se preparar para a certificação. 

Agora, ajuste os tópicos, os exames práticos e as sessões de estudo em seus blocos de tempo livre e coloque um lembrete para notificar você todos os dias quando for o seu horário de estudo. Dessa forma, você pode dividir todo o programa de estudos em partes gerenciáveis. 

Exames práticos

A maioria das certificações profissionais, como a certificação HDP Spark ou a certificação Cloudera Spark, testa suas habilidades práticas. Portanto, praticar o que você aprendeu por meio de vários testes simulados é tão importante quanto estudar o material. 

Por meio desses exames, você pode avaliar seus pontos fracos e identificar as áreas fortes. Ajuste seu aprendizado com base nesses insights para uma preparação eficaz para o exame. 

Participe de grupos de estudo

Participar de diferentes grupos de estudo e discutir dúvidas ajuda você a entender qual é a sua posição entre os colegas. 

Você também pode encontrar um parceiro de estudo por meio desses grupos. Ter um parceiro de estudos mantém o entusiasmo e a responsabilidade pela sua preparação.

Como se inscrever e fazer o exame?

O processo de inscrição para os exames varia de acordo com o provedor de certificação que você escolher. Aqui está um guia geral sobre como você pode se registrar, usando o exame de certificação Databricks Spark como exemplo.

Etapa 1: Abra o site da site da Databricks.

Etapa 2: Clique no link da plataforma de certificação fornecido naseção "Registration".

Fonte: Telas de dados

Etapa 3: Abra o link conforme mostrado na figura abaixo e preencha todos os seus dados para criar uma nova conta na plataforma.

Fonte: Telas de dados 

Etapa 4: Agora, faça login na sua conta, clique em 'Register for an Assessment' e agende seu exame .

Quando chegar o dia do exame, certifique-se de que você fez o login na plataforma de teste com antecedência e que todos os requisitos do sistema foram atendidos. 

A maioria dos exames de certificação fornece informações sobre o tipo de perguntas e materiais de estudo que você deve usar. Se você tiver abordado esses conceitos e praticado bem as perguntas sobre o formato do exame, terá mais chances de passar no teste.

Se o exame incluir tarefas práticas juntamente com perguntas objetivas, pratique usando a plataforma do provedor para se familiarizar com o ambiente. Isso ajudará a evitar surpresas no dia do exame.

Pós-certificação: Próximas etapas

Os candidatos certificados têm aproximadamente 25% a mais de probabilidade de encontrar um emprego. As certificações profissionais são uma prova de sua experiência e demonstram seu compromisso com a área. Eles mantêm você atualizado com as últimas tendências e práticas recomendadas do setor. 

Quando você receber a certificação, publique-a em seu perfil do LinkedIn. Dessa forma, o mundo saberá que você é certificado em Spark, e há uma probabilidade de que um recrutador entre em contato com você se houver uma vaga na empresa dele. No entanto, isso depende de suas conexões no LinkedIn e também do perfil geral do LinkedIn.

Além disso, adicione a certificação ao seu currículo. Crie uma seção exclusiva para isso e destaque seus certificados profissionais. 

Além do seu currículo, ter um portfólio relevante aumenta a chance de você ser contratado. Você pode usar o criador de portfólio gratuito da Datacamp para você criar portfólios com aparência profissional. A ferramenta tem uma seção separada para adicionar seus certificados profissionais.

Esse não é o fim do seu aprendizado. Amplie continuamente seu conjunto de habilidades no campo de dados e obtenha também certificações. Você também pode se preparar para certificações mais avançadas em Spark. Quanto mais certificações profissionais você obtiver, mais valioso será para o setor.

Recursos de aprendizado do DataCamp como uma alternativa

É claro que há muitas outras alternativas às certificações Spark que podem se adequar muito melhor ao tempo, ao orçamento e às ambições que você tem. 

Certificações da DataCamp

Enquanto as certificações tradicionais oferecem uma perspectiva ampla, as certificações baseadas em funções, como as da DataCamp, oferecem trilhas de aprendizagem focadas e personalizadas para funções de trabalho distintas.

A DataCamp oferece certificações em Python, SQL e R, especificamente adaptadas a várias funções profissionais. Essas certificações são abrangentes e rigorosas, aprimorando as habilidades essenciais necessárias para cada cargo:

• Cientista de dados (Associado e Profissional): Essa certificação avalia as competências em gerenciamento de dados, programação, experimentação estatística, análise exploratória, desenvolvimento de modelos e comunicação - habilidades vitais para os cientistas de dados.
• Analista de dados (Associado e Profissional): Para analistas de dados, a certificação avalia as habilidades em gerenciamento de dados, análise exploratória, visualização, fundamentos de análise e comunicação.
• Engenheiro de dados (Associado): Concentrando-se no back-end dos pipelines de dados, essa certificação testa as habilidades em gerenciamento de dados, programação para engenharia de dados e análise exploratória.

Com as certificações específicas da função da DataCamp, você não só terá um caminho de aprendizagem estruturado, mas também terá uma referência para que os alunos avaliem suas habilidades em relação aos padrões do setor.

Vantagens dos cursos da DataCamp

A DataCamp oferece cursos com um currículo abrangente, incluindo tutoriais em vídeo e blogs que cobrem todos os aspectos do Apache Spark. A plataforma também apresenta um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) interativo, permitindo que você escreva e execute códigos diretamente do navegador.

• Abordagem amigável para iniciantes: Os cursos do DataCamp são projetados para serem acessíveis a iniciantes. Eles começam com conceitos fundamentais e avançam gradualmente até o nível especificado pelo curso, seja ele introdutório ou intermediário.
• Trilhas de aprendizagem altamente estruturadas: O DataCamp oferece programas bem organizados, como o programa Spark, que sequencia os cursos em uma ordem ideal para que você tenha um aprendizado eficaz.
• Flexibilidade e aplicação prática: Esses cursos são individualizados, permitindo que você aprenda conforme sua conveniência, de qualquer lugar e a qualquer momento. Além disso, cada curso inclui projetos do mundo real para ajudar você a aplicar seu conhecimento em cenários práticos.
• Certificação e acesso à comunidade: Ao concluir um curso ou programa, você receberá um certificado instantaneamente. Além disso, você terá acesso à comunidade global da DataCamp, aprimorando sua experiência de aprendizado e oportunidades de networking.

Principais cursos do DataCamp para Spark

• Big Data com PySpark 
• Introdução ao Spark SQL em Python 
• Introdução ao Spark com o sparklyr em R 

Como a DataCamp pode ajudar você na preparação para a certificação Spark?

Na DataCamp, todos os tutoriais em vídeo são desenvolvidos por especialistas do setor, garantindo que os cursos cubram todos os detalhes necessários para preparar você para a maioria das certificações. Os cursos enfatizam o aprendizado prático com exercícios de codificação interativos, que são inestimáveis para que você domine os componentes práticos dos exames de certificação.

Outra vantagem significativa dos cursos da DataCamp é a comunidade vibrante. Ao contrário de outros tutoriais on-line ou canais do YouTube, em que a solução de dúvidas pode ser um desafio, a DataCamp oferece suporte da comunidade e fóruns de discussão. Essas plataformas permitem que você discuta e resolva dúvidas de forma eficaz.

Os cursos do DataCamp incluem testes de avaliação de habilidades, permitindo que você acompanhe o progresso do seu aprendizado e ganhe confiança. Esses testes também familiarizam você com o ambiente do exame, melhorando sua preparação para os exames de certificação.

Conclusão

A certificação Spark oferece uma oportunidade única de você demonstrar suas habilidades para o mundo. Portanto, seja sábio ao escolher um programa de certificação. Para obter o máximo de reconhecimento, recomendamos que você seja certificado por uma plataforma respeitável. Você também pode escolher o programa de certificação com base no peso dos diferentes tópicos do Spark. 

Se você está iniciando sua jornada com o Spark hoje, o curso de introdução ao PySpark da DataCamp da DataCamp é um excelente ponto de partida.